在深度学习框架PyTorch中，`torch.cat()` 是一个非常实用的函数，用于将多个张量沿指定维度拼接在一起。简单来说，它就像“胶水”一样，能把几个“小块儿”黏合成一个更大的“整体”。💡

首先，明确它的基本语法：

```python

torch.cat(tensors, dim=0)

```

- tensors：需要拼接的张量组，可以是列表或元组形式。

- dim：指定拼接的维度，默认为 0。

例如，两个形状为 `(2, 3)` 的张量，若沿 `dim=0` 拼接，则会得到一个 `(4, 3)` 的新张量；而沿 `dim=1` 拼接，则结果为 `(2, 6)`。🌟

💡 小贴士：确保所有张量的形状在非拼接维度上一致，否则会报错哦！

通过 `torch.cat()`，我们可以灵活地构造复杂的神经网络输入数据或模型输出。快去试试吧，让你的代码更高效！🚀

PyTorch 深度学习 编程技巧 📚✨